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日本語
そんな速くないです。インテリジェント マシンはまだ人間のパフォーマンスの 1 つの重要な領域の遅れ: 彼らが学ぶ速度。クラシック ビデオ ゲームを習得するになるときなど最高の深い学習マシンはわずか 2 時間で人間を達成する同じスキル レベルに到達するためのプレイのいくつかの 200 時間を取る。 だからコンピューター科学者は、マシンを学ぶ速度を高速化するいくつかの方法を持っている心から大好き。 今日、アレキサンダー Pritzel とロンドンでの Google の DeepMind の子会社で仲間はちょうどそれを行っていると主張します。これらの人は、急速に新しい経験を同化し、それらに作用することができる深い学習機械を構築しています。結果は、他よりも大幅に高速学習し、人間がそう遠くない将来に一致する可能性があるマシンです。
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English
But not so fast. Intelligent machines still lag behind humans in one crucial area of performance: the speed at which they learn. When it comes to mastering classic video games, for example, the best deep-learning machines take some 200 hours of play to reach the same skill levels that humans achieve in just two hours. So computer scientists would dearly love to have some way to speed up the rate at which machines learn. Today, Alexander Pritzel and pals at Google’s DeepMind subsidiary in London claim to have done just that. These guys have built a deep-learning machine that is capable of rapidly assimilating new experiences and then acting on them. The result is a machine that learns significantly faster than others and has the potential to match humans in the not too distant future.
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